Pemodelan probabilistik adalah pendekatan dalam statistika dan pembelajaran mesin yang menggunakan teori probabilitas untuk merepresentasikan ketidakpastian dalam data dan proses. Metode ini memanfaatkan distribusi probabilitas untuk memodelkan variabel acak, hubungan antar variabel, serta prediksi perilaku sistem berdasarkan data yang tersedia. Pemodelan probabilistik banyak digunakan dalam berbagai bidang, termasuk kecerdasan buatan, analisis risiko, pengolahan bahasa alami, dan visi komputer, karena kemampuannya menangani data yang tidak lengkap atau bising dengan cara yang konsisten secara matematis.
1. Dasar-dasar Pemodelan Probabilistik
2. Model Probabilistik Dasar
3. Model Probabilistik Terapan
4. Inferensi Probabilistik
5. Struktur dan Representasi Model
- Graf probabilistik
- Model graf tak berarah
- Model graf berarah
- Jaringan Bayesian
- Jaringan Markov
- Diagram pengaruh
- Faktor graf
== 6. Pemodelan Probabilistik dalam Pembelajaran Mesin]]